Veri Bilimi kariyeri

Yetkili uzmanlar için veri bilimi, en umut verici ve talep gören işlerden biri olmaya devam ediyor. Bir veri bilimi işi hem tatmin edici hem de kârlıdır, ancak bu alana başlamak kolay değildir. Veri biliminde çalışmak için lisans veya yüksek lisans derecesi gerekli değildir. Gerekli olan uygun beceri seti ve uzmanlıktır.

Bu blog, birçok iş yolunu ve temel yetenekleri anlamanın yanı sıra veri biliminde gelecek vaat eden bir kariyere nasıl başlayacağınızı anlamanıza yardımcı olacaktır.

Veri biliminde başarılı bir kariyere başlamak için analiz, makine öğrenimi, istatistik ve sinir ağları gibi teknik becerilerin yanı sıra sorunları çözme, eleştirel düşünme ve hikayeleri iletme becerisine ihtiyacınız var.

Veri Bilimi Kariyerinin faydaları nelerdir?

İşletmeler arasında üretilen büyük miktarda veri ve veriye dayalı etkili karar verme gerekliliği nedeniyle, veri bilimi yeteneklerine duyulan ihtiyaç arttı.

Yüksek maaş:

İş deneyimi, veri bilimi ücretlerinde en önemli belirleyicidir; yine de, giriş seviyesi bir veri bilimi uzmanının ortalama geliri, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki ortalama maaştan daha yüksektir.

Karmaşık sorunları çözün:

Bir veri bilimcisinin ana görevi, büyük miktarda ham veriyi analiz edip işleyerek içgörüler bulmaktır. Örneğin, satışları nasıl artırabilirsiniz? Günümüz kurumsal süreçlerinde ele alınmayan sorunları bulmak.

Pazarlamadan sağlığa, hatta spor ve eğlenceye kadar hayatın birçok alanında veriler toplanırken, verilerden bilgi çıkarabilmek, içinde olmak için çok güçlü bir konum.”

İş otomasyonuna karşı daha az savunmasız:

Genel olarak, bir iş ne kadar uzmanlaşmışsa (bunu yapan kişi ne kadar azsa), otomatikleştirilme olasılığı o kadar düşüktür çünkü görevi yerine getirebilecek bir makine inşa etmek için gereken kaynaklara yatırım yapmak için daha az motivasyon vardır.

Bu noktada, veri bilimi, birkaç uzmanla sınırlı olmayan gerekli bir yetenek olacak ve özellikle veri bilimi konusunda eğitim almış birine ihtiyacımız olmayacak.

Bu sefer için iyimserim çünkü verimli veri bilimi boru hatları oluşturmada alan uzmanlığının değerini tekrar tekrar gördüm. Veri bilimi, bir sektörde yetkin kişilerin eline doğru araçlar verilirse, verimliliği artırma ve nesnel kararlar alma vaatlerini yerine getirebilir. Veri bilimi pozisyonlarının otomasyonla değiştirilmesi pek olası değildir, ancak doğru araçlar üretilirse bir veri bilimcisi niş bir uzmanlık haline gelebilir.

Analitik becerilerden yararlanarak verilerin nasıl kullanılabilir içgörülere dönüştürüleceği konusunda önemli bir anlayışa sahip bireyler, veri biliminde başarılı bir kariyer şansına sahiptir.

Veri Bilimcisi olmak

Temel bilgileri öğrenin

Bir veri bilimi uzmanı olarak, istatistik, olasılık, hipotez testi gibi veri biliminin ilkelerini ve küçük veri kümelerini incelemek için hala kullanılan klasik yöntemlerden biri olan Excel gibi veri analiz araçlarını tam olarak anlamalısınız. Ayrıca R, Python, SQL, Hadoop gibi programlama dillerine ve Tableau ve Power BI gibi veri görselleştirme yazılımlarına da aşina olmalısınız.

Veri bilimcisi olmakla ilgileniyorsanız, kursa kaydolabilir ve kararlı bir danışmandan bilgi alabilirsiniz.

Doğru rolü seçin:

Veri bilimi alanında çok sayıda iş fırsatı vardır. Bir veri görselleştirme uzmanı, bir makine öğrenimi uzmanı, bir veri bilimcisi, bir veri mühendisi vb. sayısız olasılıktan sadece birkaçıdır. Geçmişinize ve iş deneyiminize bağlı olarak bir role girmek diğerinden daha kolay olabilir. Örneğin, bir yazılım geliştiricisiyseniz, veri mühendisliğine geçmek zor olmayacaktır. Bu nedenle, ne olmak istediğiniz konusunda netleşene kadar, hangi yolu seçeceğinize ve hangi yetenekleri geliştireceğinize karar vermekte zorlanacaksınız.

Veri bilimi topluluklarına katılın:

Bir veri uzmanının birincil sorumluluğu, iç ve dış paydaşlarla işbirliği içinde önemli bilgiler üretmektir. Bunun yanı sıra, birçok veri bilimcisi, yeni fikirleri ve yaklaşımları tartışmak için benzer rollerdeki meslektaşlarıyla iletişim halinde olmaktan hoşlanır. Veri bilimi konusunda güncel kalmak için, bu tür gruplardaki akranlarla etkileşime girebilirsiniz.

Sizinle en popüler üç veri bilimi topluluğunun üzerinden geçeceğim.

Kaggle:

Dünyanın en büyük veri bilimi topluluklarından biridir. Öncelikle çeşitli turnuvalar için takımları değerlendirmek ve bir araya getirmek için bir araç olarak yaratılmıştır. Veri kümelerini bulup yayınlamanıza, web tabanlı bir ortamda modelleri keşfetmenize ve oluşturmanıza ve çalışmalarınızı diğer bilim adamları ve mühendislerle paylaşmanıza yardımcı olur. Hepsinden iyisi, Kaggle'ın bugün bilgi ve deneyimlerine katkıda bulunmak için platformu kullanabilecek 3 milyondan fazla aktif üyesi var.

IBM veri bilimi topluluğu:

IBM veri bilimi web sayfaları, endüstrinin önde gelen isimlerinden bazılarının bloglarını ve podcast'lerini barındırdıkları için iyi bilinir. Bir sektör uzmanından özel tavsiyeye ihtiyacınız varsa, IBM Veri Bilimi Topluluğu gitmek için harika bir yerdir. Yeni gelenler için buradaki diğer topluluklardan bazıları kadar hoş karşılanmıyor ama bu her zaman olumsuz bir şey değil.

Reddit:

Bu, ciddi bilimsel kaygıları yanıtlamaktan çok mem değiş tokuşu ile tanınan tuhaf bir veri bilimi grubudur. Kağıtlar üzerinde derinlemesine tartışmalara adanmış bir dizi alt dizin var. En popüler alt dizinlerden bazıları r/datascience, r/dataisbeauty ve r/MachineLearning'dir.

Bir dil/Araç seçin

Yeni başlayanlar muhtemelen en çok bu soruyu soruyorlar. Veri bilimi kariyerinde başarılı olmak için hangi dili/aracı kullanmalıyım? Bu soruyu yanıtlamadan önce, araçların yalnızca uygulama için kullanılması gerektiğini belirtmek isterim; kavramı anlamak daha önemlidir. Python, veri bilimi endüstrisinde en yaygın kullanılan ve en basit dildir; teknik bilgisi olmayan kişilerin bile kullanabileceği kullanıcı dostu bir dildir. Size şu anda en popüler dillerin ve araçların kısa bir özetini vereyim.

Veri analizi için Microsoft Excel kullanılabilse de, veri bilimcisi olmak için üst düzey veri analizi araçları bilgisi gereklidir.

Bu araçları daha sonra daha ayrıntılı olarak inceleyeceğiz.

Python:

Python, veri bilimi ve makine öğrenimi için en popüler programlama dilinin yanı sıra genel olarak en popüler bilgisayar dillerinden biridir.

Python programlama dili ile veri analizi, veri görselleştirme, yapay zeka, doğal dil işleme ve robotik süreç otomasyonu mümkündür. Python, web, mobil ve masaüstü uygulamaları oluşturmak için kullanılabilir. Nesne yönelimli programlamaya ek olarak prosedürel, işlevsel ve diğer programlama stillerinin yanı sıra C veya C++ ile yazılmış uzantılara izin verir.

Sadece veri bilimcileri, programcılar ve ağ mühendisleri tarafından değil, aynı zamanda kullanıcı dostu karakterine ilgi duyan muhasebeciler, matematikçiler ve bilim adamları gibi teknik olmayan personel tarafından da kullanılmaktadır.

R:

R programlama dili, istatistiksel hesaplama, grafik ve veri işleme, analiz ve görselleştirme için ücretsiz ve açık kaynaklı bir ortamdır. R, veri bilimciler, üniversite araştırmacıları ve istatistikçilerin çoğunluğu tarafından verileri almak, temizlemek, analiz etmek ve sunmak için kullanıldığından, veri bilimi ve gelişmiş analitik için en popüler dillerden biridir.
Veri Görselleştirme Araçları:
Bir veri bilimi uzmanı, güçlü bir hikaye anlatabilmeli ve fikirlerini hedef kitleye iletmek için görselleştirme araçlarını etkili bir şekilde kullanabilmelidir. Sektörün en popüler veri görselleştirme araçlarından bazılarına göz atalım.

Tablo:

Tableau bir iş zekası ve veri görselleştirme aracıdır. Bu görsel analiz aracı sayesinde bireylerin sorunları çözmek için verileri kullanma biçimleri değişiyor. Tableau, verilerin daha kolay görülmesini ve anlaşılmasını sağlayarak işletmelerin daha fazla veriye dayalı olmasını sağlar. Kullanımı basittir ve hızla modern iş zekası için popüler bir seçim haline gelmiştir. Kuruluşları dönüştürebilecek veriye dayalı içgörülerin keşfedilmesine, yönetilmesine ve keşfedilmesine yardımcı olur. Daha yetenekli, güvenli ve uyarlanabilir bir analitik platformudur.

Tableau, iş ihtiyaçlarını karşılamak için kullanabileceğiniz masaüstü, sunucu, CRM ve daha fazlasını içeren çeşitli araçlar sunar.

Güç BI:

Power BI, ham verilerinizi görsel bir sunuma dönüştürmek için birlikte çalışan bir dizi yazılım hizmeti, uygulama ve bağlayıcıdır. Bilgileri depolamak için bir Excel elektronik tablosu veya bulut tabanlı ve şirket içi hibrit veri ambarları koleksiyonu kullanılabilir. Power BI, veri kaynaklarınıza bağlanmayı, önemli olanı görselleştirmeyi ve ortaya çıkarmayı ve bulgularınızı seçtiğiniz kişilerle paylaşmayı kolaylaştırır. Endüstrinin en yaygın olarak kullanılan iş zekası araçlarından biridir.

Etkili iletişim becerileri

İnsanlar, teknik olarak yetkinlerse, harika bir iletişimciyseler, veri bilimi kariyeri için mülakatta başarılı olacaklarını düşünüyorlar. Bu bir uydurmadır. Fikirlerinizi hedef kitleye iletmek için etkili iletişim becerilerine sahip olmalısınız.

Arkadaşınızı iyi bir iletişimci yapmak için çaba gösterin. Girişinizi dinleyin ve samimi eleştiri isteyin. Seni aynaya götürecek!

İyi iletişim becerileriniz varsa, düşüncelerinizi bir iş arkadaşınızla tartışabilir veya bir toplantıda durumunuzu kanıtlayabilirsiniz. Veri biliminde kariyer yapmak isteyen herkes bu yeterliliğe sahip olmalıdır.

Çözüm

İşverenler, yüksek talep gördüğü için veri bilimi alanına önemli miktarda zaman ve para yatırıyor. Gerekli adımları atarak veri biliminde gelecek vaat eden bir kariyere başlayabilirsiniz. Umarım bu blog, veri biliminde gelecek vaat eden bir kariyere nasıl başlayacağınızı anlamanıza yardımcı olmuştur.